本公開是關(guān)于癌癥診斷及治療領(lǐng)域。本公開更具體是關(guān)于用于基于個體的活體組織切片的蘇木精-伊紅(h&e)染色全玻片影像測定及鑒別該個體的激素受體狀態(tài)，并基于該鑒定的激素受體狀態(tài)治療該個體的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、乳腺癌(breast?cancer，bc)是全球影響女性最常見的癌癥，也是婦女癌癥死亡最常見的原因。根據(jù)統(tǒng)計，在2020年，全球就有超過兩百萬女性被診斷為乳腺癌，且有超過68萬的人死于乳腺癌。包含乳房攝影、核磁共振成像、超聲成像、計算機斷層掃描成像、正電子發(fā)射斷層掃描成像與活體組織切片等早期診斷手段的近期進展已經(jīng)改良乳腺癌相關(guān)的死亡率和發(fā)病率。然而，前述技術(shù)有著價格昂貴及耗時之類的限制，因此無法廣泛地普及。因此相關(guān)領(lǐng)域需要發(fā)展診斷早期乳腺癌的高效和高靈敏度方法。

2、在此之中，已有多種生物標記被用來檢測乳腺癌。多數(shù)侵襲性乳腺癌是激素受體陽性，這表示腫瘤細胞于雌激素(estrogen，er)及/或孕激素(progesterone，pr)的存在下生長。臨床上，激素受體陽性腫瘤的病患通?？墒芤嬗趯r/pr訊息傳遞路徑做為目標的激素療法。在常規(guī)的診斷流程中，從患者收集的活體組織切片樣本會被薄切成可染色的載玻片，接著由病理學(xué)家進行目視診斷。通常，蘇木精-伊紅(hematoxylin?and?eosin，或簡稱h&e)染色用于初步診斷，免疫組織化學(xué)(簡稱ihc)染色則隨后用于診斷確認及分型，以判讀活體組織切片的激素受體狀態(tài)(hormone?receptor?status，hrs)。雖然激素受體狀態(tài)是用于預(yù)后目的的關(guān)鍵工具和內(nèi)分泌療法反應(yīng)的預(yù)測指標，借助于目視檢查載玻片鑒定激素受體狀態(tài)的過程仍有其局限性。除了像是昂貴與耗時等缺點之外，免疫組織化學(xué)染色的檢測結(jié)果是以顏色表現(xiàn)，而這會因樣本質(zhì)量、抗體來源與抗體株及技術(shù)人員的技能水平而異。再者，本質(zhì)上，病理學(xué)家的決策過程較為主觀，可能會導(dǎo)致人為錯誤。這些因素皆造成激素受體狀態(tài)判讀的不一致；目前估計有20％的基于免疫組織化學(xué)染色判讀的雌激素與孕激素檢測是不準確的，使這些患者處于次優(yōu)治療的風險中。

3、鑒于上述，相關(guān)領(lǐng)域急需一種可借助于個體活體組織切片的h&e染色全玻片影像測定該個體激素受體狀態(tài)的改良方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了給讀者提供基本的理解，以下提供本公開的簡要
技術(shù)實現(xiàn)要素：
。此發(fā)明內(nèi)容不是本公開的廣泛概述，同時也不用來識別本發(fā)明的關(guān)鍵/必需組件或勾勒本發(fā)明的范圍。其唯一目的是以簡化的概念形式呈現(xiàn)本公開的一些概念，以作為呈現(xiàn)于后文中更詳細描述的序言。

2、如本文所體現(xiàn)和廣泛描述的，本公開的目的是提供一種改善的診斷系統(tǒng)以及通過該系統(tǒng)執(zhí)行用于識別個體激素受體狀態(tài)的方法，藉此可大幅改善乳腺癌診斷的效率及精確性。

3、本公開一方面關(guān)于一種通過活體組織切片的蘇木精-伊紅(h&e)染色全玻片影像建立用以測定激素受體狀態(tài)的模型的方法。所述方法包含：(a)取得活體組織切片若干個h&e染色全玻片影像，其中各該全玻片影像包含激素受體信息；(b)劃分步驟(a)的各該全玻片影像成若干個圖像塊；(c)借助于執(zhí)行圖塊擷取區(qū)分步驟(b)各該圖像塊中的正常及異常h&e染色；(d)挑選并合并經(jīng)步驟(c)區(qū)分呈現(xiàn)異常h&e染色的圖像塊，以產(chǎn)生各該h&e染色全玻片影像的合并影像；以及(e)借助步驟(a)的激素受體信息，訓(xùn)練分別產(chǎn)自步驟(d)的若干個合并影像，從而建立所述模型。在此方法的步驟(a)，激素受體信息包含激素受體的陽性或陰性表現(xiàn)，所述激素受體是選自由雌激素受體(er)、孕激素受體(pr)及/或其組合所組成的群組。

4、根據(jù)本公開部分實施方式，在本發(fā)明方法步驟(e)，是借助于執(zhí)列向量正則化復(fù)矩陣分解(complex?matrix?factorization，cmf)方法來訓(xùn)練若干個合并影像。所述向量正則化cmf方法主要包含以下步驟：(e-1)從各該合并影像的復(fù)數(shù)獲得復(fù)數(shù)矩陣；(e-2)將復(fù)數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換成對應(yīng)各該合并影像的若干列向量；以及(e-3)基于步驟(e-2)獲得的若干列向量之間的相似性，區(qū)分各該合并影像為激素受體的陽性表現(xiàn)或是陰性表現(xiàn)。

5、在一些具體實施例中，是借助于執(zhí)行k-最近鄰(k-nn)算法來進行步驟(e-3)。

6、根據(jù)本公開的某些實施方式，可借助于深度學(xué)習(xí)算法來進行本發(fā)明方法的步驟(c)、(d)及(e)。

7、根據(jù)本公開某些實施方式，個體是患有或是疑似患有乳腺癌。

8、本公開另一方面是關(guān)于基于個體活體組織切片蘇木精-伊紅(h&e)染色全玻片影像來測定激素受體狀態(tài)的方法。所述方法包含：(a)劃分h&e染色的全玻片影像為若干個圖像塊；(b)借助于圖塊擷取挑選呈現(xiàn)異常h&e染色的圖像塊并合并以產(chǎn)生待測影像；以及(c)借助于在上述方法建立的模型內(nèi)處理步驟(b)產(chǎn)生的待測影像以測定激素受體狀態(tài)。在本方法中，激素受體狀態(tài)包含激素受體的陽性表現(xiàn)或陰性表現(xiàn)，其中該激素受體是選自雌激素受體(er)、孕激素受體(pr)及/或其組合所組成的群組。

9、根據(jù)本公開部分實施方式，在本發(fā)明方法的步驟(c)，是借助于執(zhí)列向量正則化復(fù)矩陣分解(complex?matrix?factorization，cmf)方法來處理待測影像，所述向量正則化復(fù)矩陣分解方法包含：(c-1)從待測影像的復(fù)數(shù)獲得復(fù)數(shù)矩陣；(c-2)將該復(fù)數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換成該待測影像的若干列向量；以及(c-3)基于步驟(c-2)獲得的待測影像的若干列向量以及由前述方法建立的模型內(nèi)合并影像的若干列向量之間的絕對距離，區(qū)分該待測影像是激素受體陽性表現(xiàn)或陰性表現(xiàn)。

10、在部分具體實施例中，是借助于執(zhí)行k-最近鄰(k-nn)算法來進行步驟(c-3)。

11、在較佳的實施方式中，激素受體狀態(tài)還包含激素受體的表現(xiàn)強度。

12、非必要地或可選地，向量正則化cmf方法還包含(c-4)在由前述方法建立的模型中，基于分別對應(yīng)于陽性表現(xiàn)與陰性表現(xiàn)的合并影像的若干列向量兩者之間的比值，測定待測影像中激素受體的表現(xiàn)強度。

13、根據(jù)本公開部分實施方式，可借助于深度學(xué)習(xí)算法來執(zhí)行所述方法的步驟(b)及(c)。

14、根據(jù)本公開某些實施方式，個體是患有或是疑似患有乳腺癌。

15、本公開又另一方面是關(guān)于一系統(tǒng)，其包含影像擷取單元、服務(wù)器及處理器，設(shè)以實現(xiàn)前述本發(fā)明的方法。

16、更具體地，所述影像擷取單元設(shè)以收集來自個體的活體組織切片的一張或多張候選蘇木精-伊紅(h&e)染色全玻片影像。服務(wù)器設(shè)以儲存前述方法建立的模型，且接受傳送至影像擷取單元的一個或多個候選h&e染色全玻片影像。此外，處理器經(jīng)指令編程執(zhí)行用于測定傳送自該服務(wù)器的一個或多個候選h&e染色全玻片影像的激素受體狀態(tài)的方法，其中該方法包含：(a)劃分各該候選h&e染色全玻片影像成若干個圖像塊；(b)借助于執(zhí)行圖塊擷取來挑選并合并呈現(xiàn)異常h&e染色的這些圖像塊，以形成待測影像；以及(c)借助于于儲存于該服務(wù)器的模型，借助于處理步驟(b)產(chǎn)生的該待測影像來測定該激素受體狀態(tài)，其中該激素受體狀態(tài)包含激素受體的陽性表現(xiàn)或陰性表現(xiàn)，其中該激素受體是選自由雌激素受體(er)、孕激素受體(pr)及/或其組合所組成的群組。

17、依據(jù)本公開部分實施方式，本發(fā)明步驟(c)中，是借助于執(zhí)列向量正則化復(fù)矩陣分解(complex?matrix?factorization，cmf)方法來處理待測影像，此方法包含：(c-1)從待測影像的復(fù)數(shù)獲得復(fù)數(shù)矩陣；(c-2)將該復(fù)數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換成該待測影像的若干列向量；以及(c-3)基于步驟(c-2)獲得的待測影像的若干列向量以及服務(wù)器儲存的模型內(nèi)合并影像的若干列向量之間的絕對距離，區(qū)分該待測影像是激素受體陽性表現(xiàn)或陰性表現(xiàn)。

18、在一些具體實施例中，是借助于執(zhí)行k-最近鄰(k-nn)算法來進行本公開方法的步驟(c-3)。

19、在一些具體實施方式中，激素受體狀態(tài)還包含激素受體的表現(xiàn)強度。

20、非必要地或可選地，向量正則化cmf方法還包含步驟(c-4)：在服務(wù)器所儲存的模型內(nèi)，基于分別對應(yīng)于陽性表現(xiàn)與陰性表現(xiàn)的合并影像的若干列向量兩者之間的比值，測定待測影像的激素受體表現(xiàn)強度。

21、在部分具體實施例中，可借助于深度學(xué)習(xí)算法來執(zhí)行本公開方法的步驟(b)及(c)。

22、在又另一方面，本公開是關(guān)于用于測定及治療亟需的個體乳腺癌的方法。所述方法包含：(a)取得來自該個體活體組織切片h&e染色全玻片影像；(b)借助于使用前述方法測定該個體的激素受體狀態(tài)；以及(c)基于步驟(b)的激素受體狀態(tài)，施予抗癌治療至該個體，其中所述激素受體狀態(tài)包含選自由雌激素受體(er)、孕激素受體(pr)及/或其組合所組成的群組的激素受體的陽性表現(xiàn)或陰性表現(xiàn)，以及其表現(xiàn)強度；且所述該抗癌治療是選自由手術(shù)、射頻剝離、系統(tǒng)性化學(xué)療法、經(jīng)動脈化學(xué)栓塞(transarterial?chemoembolization，tace)、免疫療法、標靶藥物療法、激素療法及其組合所組成的群組。

23、根據(jù)本公開某些實施方式，所述個體是人類。

24、通過上述配置，可以快速地執(zhí)行所述用以測定及鑒定個體激素受體狀態(tài)的方法及系統(tǒng)，從而提高乳腺癌診斷的效率及準確性。

25、在參閱下文實施方式后，本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可輕易了解本發(fā)明的基本精神及其他發(fā)明目的，以及本發(fā)明所采用的技術(shù)手段與實施方面。